如果你在 2026 年问一个国内开发者「AI 编码用哪家」,答案大概率是三家之一:CodeBuddy、Qoder 或 Trae。
但如果你问「办公智能体用哪家」,答案基本只有两个:WorkBuddy 或 QoderWork(现已更名千问办公)。
这两对产品——编码线的 CodeBuddy vs Qoder CN,办公线的 WorkBuddy vs QoderWork——分别由腾讯和阿里倾力打造,代表了国内 AI 智能体赛道的最高水平。但它们的设计哲学、技术路线、生态打法完全不同。
这篇文章,我把四款产品拉出来,从架构到实操、从编码到办公、从个人到企业,一个不漏地比清楚。
一、先理清产品关系——两边都在经历「整合期」
在开始对比之前,有一个关键背景必须搞清楚:腾讯和阿里的 AI 智能体产品线,都在 2026 年 7 月经历了重大组织整合。
腾讯侧
腾讯的故事在专栏第 58 篇已经详细拆过,这里快速回顾:
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2026.3 | WorkBuddy 上线,CodeBuddy 团队孵化 |
| 2026.3 | QClaw(电脑管家团队)基于 OpenClaw 上线 |
| 2026.6 | 腾讯发布「效率智能体工具集」,WorkBuddy/CodeBuddy/QClaw/元宝/ima 等悉数亮相 |
| 2026.7.20 | QClaw 并入云产品六部(WorkBuddy 所在部门) |
整合后的格局:WorkBuddy 成为办公主线,CodeBuddy 守编码线,QClaw 作为远程操控补充。
阿里侧
阿里的整合更剧烈,时间也更晚:
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2025.8 | 通义灵码(Lingma)全球发布,后更名 Qoder |
| 2026.1 | QoderWork 上线(macOS 先行) |
| 2026.3 | 悟空(企业级 AI 工作平台)浮出水面 |
| 2026.5 | MuleRun 启动商业化,月内 ARR 破 3 亿元 |
| 2026.5.20 | 通义灵码正式更名 Qoder CN |
| 2026.6 | 钉钉创始人陈航离职,陈宇森接棒 |
| 2026.7 | QoderWork + 悟空 + MuleRun 三合一,定名「千问办公」(Qwen Office) |
整合后的格局:QoderWork 做桌面入口,MuleRun 做云端执行引擎,悟空和钉钉做企业底座。Qoder CN 继续独立维护编码线。
为什么这个背景重要?
因为你现在看到的 QoderWork 和两个月后的 QoderWork 可能不是同一个产品。阿里的整合刚刚完成,三款产品的融合深度、体验一致性、定价体系都在快速变化。而腾讯的整合已基本稳定,WorkBuddy 的产品形态相对成熟。
带着这个前提,我们进入正面对比。
二、编码线对比:CodeBuddy vs Qoder CN
2.1 基础参数速览
| 维度 | CodeBuddy(腾讯) | Qoder CN(阿里,原通义灵码) |
|---|---|---|
| 上线时间 | 2025.9 正式发布 | 2025.8 全球发布 |
| 产品形态 | 插件(VS/JetBrains/VS/Xcode/微信开发者工具)+ IDE + CLI | 独立IDE + JetBrains/VS Code 插件 + CLI + 移动端 |
| 支持语言 | 200+ | 30+ 主流语言 |
| 核心模型 | 混元 Hy3 + DeepSeek/GLM/Kimi 可切换 | 千问 Qwen-Coder + GLM/DeepSeek/Kimi/MiniMax 可切换 |
| 招牌能力 | @Codebase 工程理解、Craft 智能体、NES 预测补全 | Quest 2.0 任务拆解、虚拟专家团、RepoWiki 项目知识库 |
| 内部渗透率 | 覆盖 95%+ 腾讯工程师,代码评审 AI 占比 75%+ | 阿里云 AI 代码生成占比 34%,研发效率提升 21% |
| 全球用户 | 未公开(中国为主) | 500 万+ 全球用户(2026.5) |
| 个人定价 | 免费 | 免费社区版 / Pro 59元/月(2000 Credits) |
2.2 核心能力差异
说实话,这两款在基础编码能力上已经非常接近了。代码补全、注释生成、单元测试、代码解释、bug 修复——都是标配。真正拉开差距的是三个维度的差异化能力:
差异一:CodeBuddy 的 @Codebase vs Qoder 的 RepoWiki
两者都号称「理解整个代码仓库」,但实现路径不同。
CodeBuddy 的 @Codebase 是通过索引技术让 AI 实时理解百万行级代码库的上下文关系。你在写代码时它能感知到其他模块里相关函数的变化。
Qoder 的 RepoWiki 走的是另一条路——它会自动扫描你的代码仓库,生成一份结构化的「项目知识文档」,包括业务逻辑梳理、类结构图、接口关系。后续编码时 AI 基于这份文档匹配项目规范。
说白了,CodeBuddy 是「实时感知」,Qoder 是「提前预习」。两种策略各有优势。实时感知更适合快速迭代的项目,提前预习更适合大型遗留系统的重构——因为那份 RepoWiki 对新人理解老项目本身就是一份宝藏。
差异二:CodeBuddy 的 Craft vs Qoder 的 Quest 2.0
两者都能「一句话生成完整项目」。
Craft 走的是「直接干」路线——你描述需求,它直接写代码、跑测试、修复、交付。混元 Hy3 加持后,内部测评显示办公场景任务成功率从 72% 升至 90%。
Quest 2.0 走的是「先规划再干」路线——它会先拆解需求为编码、调试、自测、文档四个步骤,然后按步骤执行,中间让你审核方向。
实际体验下来,Craft 更适合快速原型和小型项目,Quest 2.0 更适合中大型项目的模块化开发——因为它的规划环节能有效防止「写到一半发现方向偏了」。
差异三:Qoder 的全球布局
这是 Qoder 一个被低估的优势。Qoder CN 有 500 万+ 全球用户,产品支持中英文双语,在国际开发者社区有一定声量。CodeBuddy 目前以中国市场为主。
如果你所在的团队有海外协作需求,或者需要参考国际社区的最佳实践,Qoder 的全球视野是一个加分项。
2.3 编码线一句话总结
CodeBuddy 在中文场景、腾讯生态集成、内部工程化落地上更成熟;Qoder CN 在全球布局、任务规划、阿里云生态集成上更有特色。如果你的技术栈以腾讯云为主,CodeBuddy 是自然选择;如果你的技术栈以阿里云为主,Qoder 的生态协同更强。
三、办公线对比:WorkBuddy vs QoderWork(千问办公)
办公智能体是两家争夺最激烈的战场,也是产品差异最显著的地方。
3.1 基础参数速览
| 维度 | WorkBuddy(腾讯) | QoderWork / 千问办公(阿里) |
|---|---|---|
| 上线时间 | 2026.3.9 | 2026.1(macOS)/ 2026.Q2(Windows) |
| 产品形态 | 桌面客户端(Win/Mac) | 桌面客户端(Mac先行,Win跟进) |
| 核心定位 | 「数字同事」——系统级办公智能体 | 「桌面助手」——本地执行优先 |
| 生态集成 | 微信/企微/腾讯文档/腾讯网盘/腾讯乐享/腾讯会议/QQ邮箱 | 钉钉/阿里云/通义千问 |
| 模型支持 | 混元 Hy3 + DeepSeek/GLM/Kimi/MiniMax + 自定义模型 | 千问 + GLM/DeepSeek/Kimi/MiniMax(暂不支持自定义模型接入) |
| 技能生态 | SkillHub 7 万+ 技能,月下载 3000 万次 | 自定义技能 + 专家套件(Plugins),社区规模较小 |
| 远程操控 | 微信/企微/飞书/钉钉/小程序 | 微信/钉钉/飞书 |
| 市场数据 | MAU 2000 万,DAU 1300 万+,DAU/MAU 65-75% | 月访问量约 770 万(为 WorkBuddy 的约 37%) |
| 个人定价 | 免费 | 个人 Pro 158元/月起(整合后千问办公定价) |
| 企业定价 | 旗舰版 198元/月/席,专享版 316元/月/席 | 企业标准版 198元/月/席 |
3.2 设计哲学的根本分歧
这里有一个容易被忽略但非常重要的差异——两款产品对「AI 应该怎么帮你干活」的理解完全不同。
WorkBuddy 的设计哲学:「你给目标,我交付结果」。它像一个全能助理,你描述需求,它自己规划、执行、交付。过程中你可以看它的思考过程,但不需要干预每一步。
QoderWork 的设计哲学:「我帮你做,但你得看着」。它更强调执行透明度和用户控制——执行前出计划让你审批,执行中实时展示操作步骤,执行后让你确认结果。高风险操作(如删除文件、发送消息)会主动弹窗确认。
两种哲学没有绝对的好坏。WorkBuddy 的方式效率更高,适合「我信任 AI 的判断」的场景。QoderWork 的方式安全感更强,适合「我不确定 AI 会不会搞砸」的场景。
用一个简单的例子说明差异。假设任务是「帮我整理桌面上的所有 PDF 文件,按日期分到不同文件夹」:
WorkBuddy 的执行流程:
用户:「帮我整理桌面 PDF 按日期分文件夹」 -> AI 直接扫描桌面 -> 读取 PDF 日期 -> 创建文件夹 -> 移动文件 -> 汇报结果 -> 全程自动,只在最后给你一个总结QoderWork 的执行流程:
用户:「帮我整理桌面 PDF 按日期分文件夹」 -> AI 先出计划:「我将扫描 15 个 PDF,创建 3 个文件夹(2024/2025/2026),移动文件。确认吗?」 -> 用户确认 -> AI 逐批执行 -> 执行完汇报:「已完成,共移动 15 个文件,无误删。查看吗?」 -> 用户确认 -> 结束QoderWork 多出来的那两步确认,对重要文件来说是一种保护;对日常整理来说,是一种打断。没有绝对的好坏,看你的使用习惯。
3.3 场景能力逐个比
这部分直接上实操对比表。我选了 6 个最常见的办公场景,看两边各有什么表现。
| 场景 | WorkBuddy | QoderWork / 千问办公 |
|---|---|---|
| 写报告/PPT | SkillHub 有大量报告模板,调用腾讯文档 API 直接生成 | 内置「写作」「幻灯片」专用模式,PPT 成品质量被多个评测称赞 |
| 数据分析 | 能读取本地 Excel/CSV,调用 Python 做分析、画图、输出报告 | 同样支持,强调本地处理、数据不出机器 |
| 定时任务 | 内置自动化系统(RRULE 调度 + SQLite 持久化),支持每日/每周/每月 | 支持定时任务,适合「每天拉数据、写周报」类场景 |
| 会议纪要 | 集成腾讯会议,自动沉淀会议 Context,Agent 可理解和调用 | 通过钉钉集成,处理群聊、日程、待办 |
| 多Agent协作 | SubAgent 机制,支持并行任务分发和结果汇总 | 「虚拟专家团」模式(前端/后端/测试/运维专家分工协作) |
| 文件整理 | SkillHub 有现成技能,一句话搞定 | 核心卖点之一,隐私优先,文件不出本地 |
3.4 生态护城河对比
这一节是两边真正的差距所在。
WorkBuddy 的生态护城河:微信 14 亿用户 + 企业微信 + 腾讯文档 + 腾讯网盘 + 腾讯乐享 + 腾讯会议,通过 Agent Suite 的 One ID 全部打通。这意味着你在 WorkBuddy 里写完一份报告,可以直接存到腾讯网盘、分享到企业微信群、生成腾讯文档让团队协作编辑——全程在一个对话窗口里完成。
QoderWork 的生态护城河:钉钉 2600 万+ 企业组织 + 阿里云 + 千问模型。整合后的千问办公可以调用钉钉的组织架构、审批流、日程、待办,打通企业内部的协作闭环。MuleRun 的云端执行引擎让 AI 可以 7x24 在云端持续运行任务,不占用本地电脑。
关键差异:腾讯的生态围绕「沟通+内容」(微信+文档),阿里的生态围绕「管理+流程」(钉钉+审批)。如果你的日常工作更多是写文档、做调研、做 PPT,WorkBuddy 的生态更顺手;如果你的日常工作更多是走审批、管项目、处理业务流程,千问办公的钉钉底座更对口。
我在两家都用过之后的一个真实感受:WorkBuddy 像一个「超级个体」的工具——让我一个人干五个人的活。千问办公更像「组织能力」的工具——让一群人配合 AI 一起干。这背后是两家公司的基因差异:腾讯的产品基因是「连接人」,阿里的产品基因是「管理事」。
四、企业级能力对比
4.1 安全与合规
| 维度 | 腾讯(WorkBuddy + CodeBuddy) | 阿里(QoderWork + Qoder CN) |
|---|---|---|
| 数据本地化 | 沙箱隔离,代码文件本地存储 | 核心竞争力:本地处理、数据不出机器,金融/政务专有 VPC 部署 |
| 合规认证 | 企业版支持 SAML/OIDC SSO | VPC 内网部署、操作全审计日志、敏感信息过滤、数据不出境 |
| 模型部署 | 支持混元 + 第三方模型,云端调用 | 支持千问 + GLM/DeepSeek/Kimi/MiniMax,可私有化部署 |
阿里在合规方面的领先是实打实的。如果你想在银行、政府、军工等强合规行业部署 AI 办公智能体,千问办公的专有 VPC 部署和数据不出境能力是目前国内最强的选择。
腾讯的优势在于更成熟的企业级管理后台和 ClawPro 管控平台,适合「需要管理几百个 AI 数字员工」的大型企业。
4.2 计费模式对比
两者的计费思路完全不同:
腾讯 WorkBuddy:个人版免费 + 企业版按席位订阅。积分(Credits)赠送为主,消耗不够另行购买。适合「先用起来再说」的轻量起步。
阿里千问办公:个人 Pro 158 元/月起,企业版 198 元/月/席。Credits 精确计量——每次 AI 交互都扣积分,用多少扣多少。这个定价已经进入专业生产力软件区间(Office 365 家庭版约 50 元/月,Adobe CC 约 300 元/月)。
两边的定价策略体现了各自的商业逻辑。腾讯想先铺规模再变现,阿里想一步到位验证付费意愿。
五、实战场景选型指南
不搞「看需求」的和稀泥。直接给 5 个典型用户画像,告诉你选哪个。
场景 1:我是个人用户,主要用 AI 写文档、做 PPT、整理文件 --> 推荐 WorkBuddy(免费,生态全,上手快) --> 如果特别在意隐私 + 用 Mac + 不怕付费 → 千问办公也可以 场景 2:我是开发者,日常需要 AI 辅助编码 --> 技术栈以腾讯云为主 → CodeBuddy --> 技术栈以阿里云为主 → Qoder CN --> 海外项目 / 需要全球社区资源 → Qoder CN(500 万全球用户) 场景 3:我是中小企业管理者,想给团队部署 AI 办公助手 --> 团队用企业微信 → WorkBuddy 企业版(原生打通) --> 团队用钉钉 → 千问办公(原生打通) --> 两者都用 → 看主力是沟通还是流程,二选一即可 场景 4:我是金融/政务行业,需要合规部署 --> 优先千问办公(专有 VPC、数据不出境、审计日志) --> WorkBuddy 企业专享版(316 元/月/席,含私有化部署)也可以 场景 5:我同时需要编码 + 办公 --> 腾讯系:CodeBuddy + WorkBuddy(同源底座,无缝切换) --> 阿里系:Qoder CN + 千问办公(Credits 多端互通) --> 不建议混搭——编码用这家、办公用那家,数据流转和操作习惯都会有摩擦六、避坑指南
坑 1:QoderWork 还在整合期,产品体验可能不稳定
我说实话,现在(2026 年 8 月)用 QoderWork/千问办公,要有心理准备。三款产品(QoderWork + MuleRun + 悟空)刚刚合并,品牌名、计费体系、功能边界都在变动。今天能用上的功能,下个月可能换个名字。如果你追求稳定体验,WorkBuddy 的产品成熟度目前更高。
坑 2:阿里模型的 Windows 支持还在补课
QoderWork 1 月首发只支持 macOS,Windows 版 Q2 才上线。如果你团队主力是 Windows,要确认功能完整度。WorkBuddy 从第一天就同时支持 Win/Mac。
坑 3:两边都说「支持多模型切换」,但体验不一样
腾讯的模型切换做得很顺滑——在对话窗口里直接选模型就行。Qoder 的模型切换在编码和办公两个产品线上体验有差异,部分功能(如 Quest 2.0)在某些模型上表现不如千问原生模型稳定。建议选一个主力模型固定使用,不要频繁切换。
坑 4:Qoder 暂不支持自定义模型接入
WorkBuddy 支持「自定义模型」接入,如果你公司有自研模型或指定的第三方模型,可以直接配进去。Qoder CN 和千问办公目前只支持官方预设的模型列表(千问/GLM/DeepSeek/Kimi/MiniMax),不支持自定义接入。这对有自研模型的企业是个硬伤。
坑 5:两边都别用免费额度「白嫖」重度任务
腾讯的免费 Credits 和 Qoder 的个人社区版,都只适合轻度体验。一旦开始跑定时任务、多文件分析、长报告生成,Credits 会迅速见底。建议重度用户直接上付费版——腾讯企业版 198 元/月/席、千问办公企业版同价,比一次次买资源包划算得多。
七、总结
回到标题那个问题:选腾讯还是阿里?
答案不是绝对的,但有清晰的判断逻辑。
如果你看重生态深度和产品成熟度——选腾讯。WorkBuddy + CodeBuddy 的同源双线架构经过了腾讯内部 95% 工程师的验证,产品已经迭代 43 个版本,SkillHub 有 7 万+ 技能沉淀。微信/企微的原生打通是其他任何竞品都复刻不了的护城河。
如果你看重隐私合规和全球化——选阿里。千问办公的本地执行 + VPC 部署在强合规行业有独特价值,Qoder CN 的 500 万全球用户证明了其国际竞争力。MuleRun 的商业化验证(月内 ARR 破 3 亿)也说明阿里的办公 Agent 有真实的付费需求。
如果你在犹豫——两个都试试。反正个人版都免费(腾讯)或有试用(阿里),花一个下午两边各跑几个任务,对比一下实际体验。看文章永远不如自己上手,哪个更顺手就用哪个。
最后一个判断:2026 年下半年的 AI 办公智能体竞争,已经从「谁的模型更强」变成了「谁的生态更完整、谁的产品更稳定、谁的整合更彻底」。腾讯已经完成了从赛马到合力的过渡,阿里刚刚完成三合一重组。接下来半年,千问办公的整合深度将决定它能不能追上 WorkBuddy 的先发优势。而 WorkBuddy 需要回答的问题也不再是「会不会赢」,而是「能不能持续跑赢自己」。
专栏导航
本文是「腾讯小龙虾 WorkBuddy 专栏」第 59 篇。
| 篇目 | 标题 | 状态 |
|---|---|---|
| 01 | 【腾讯小龙虾WorkBuddy专栏01】初识WorkBuddy!定位、核心优势、功能界面全解析 | 已发布 |
| 02 | 【腾讯小龙虾WorkBuddy专栏02】保姆级安装教程!彻底分清WorkBuddy/CodeBuddy,最新积分活动&会员体系全攻略 | 已发布 |
| 03 | 【腾讯小龙虾 WorkBuddy 专栏 03】技能(Skills)制作全教程!自定义技能编写、导出分享、导入使用一步到位 | 已发布 |
| 04 | 【腾讯小龙虾WorkBuddy专栏04】一文搞懂WorkBuddy的「专家」和「专家团」 | 已发布 |
| 05 | 【腾讯小龙虾WorkBuddy专栏05】深度解析WorkBuddy连接器(Connector) | 已发布 |
| 06 | 【WorkBuddy专栏06】让AI链接外部生态 | 已发布 |
| 07 | 【WorkBuddy专栏07】把AI训练成你的专属员工——WorkBuddy Skill系统深度解析 | 已发布 |
| 08 | 【WorkBuddy专栏08】从「定时任务」到「数字员工」——WorkBuddy自动化系统深度拆解 | 已发布 |
| 09 | 【WorkBuddy专栏09】AI不止会聊天——WorkBuddy多模态能力深度揭秘 | 已发布 |
| 10 | 【WorkBuddy专栏10】你的AI终于学会「分项目干活」了——WorkBuddy项目功能完全指南 | 已发布 |
| 11 | 【WorkBuddy专栏11】WB项目不是TAPD——WB项目在整个腾讯协作生态中的位置 | 已发布 |
| 12 | 【WorkBuddy专栏12】技能到底存在哪?——WorkBuddy两级技能存储架构深度解析 | 已发布 |
| 13 | 【WorkBuddy专栏13】WB的「记忆系统」是怎么搭建的 | 已发布 |
| 14 | 【WorkBuddy专栏14】专家不是「换皮」——角色切换、训练机制与自我进化深度拆解 | 已发布 |
| 15 | 【WorkBuddy专栏15】灵感被折叠到「更多」里,真的不重要了吗?——一个「被低估」功能的当下价值与未来演变 | 已发布 |
| 16 | 【WorkBuddy专栏16】三层记忆系统深度拆解——让AI真正「记住」你 | 已发布 |
| 17 | 【WorkBuddy专栏17】一个 AI 不够用?WorkBuddy SubAgent 多智能体协作系统深度拆解 | 已发布 |
| 18 | 【WorkBuddy专栏18】WorkBuddy API深度解析——打造开发者友好的AI生态 | 已发布 |
| 19 | 【WorkBuddy专栏19】技能的创造与迁移——从零开始打造你的AI工作流 | 已发布 |
| 20 | 【WorkBuddy专栏20】项目指令的深度解析——如何让AI真正理解你的意图 | 已发布 |
| 21 | 【WorkBuddy专栏21】WorkBuddy vs 爱马仕 vs Codex——「小龙虾」如何在 AI 助手红海中找到自己的生态位 | 已发布 |
| 22 | 【WorkBuddy专栏22】灵感功能完全实操指南——从「第一次打开」到「回不去了」 | 已发布 |
| 23 | 【WorkBuddy专栏23】SOUL、USER、MEMORY——三个文件,决定你的 AI「是什么人」 | 已发布 |
| 24 | 【WorkBuddy专栏24】连接器不是越多越好——WorkBuddy 43 个连接器的现实选择指南 | 已发布 |
| 25 | 【WorkBuddy专栏25】如何选择大模型——积分消耗、用途场景、选型决策全指南 | 已发布 |
| 26 | 【WorkBuddy专栏26】沙箱不是枷锁——WorkBuddy安全隔离机制的正确打开方式 | 已发布 |
| 27 | 【WorkBuddy专栏27】WorkBuddy 和 CodeBuddy 到底什么关系——一篇文章终结所有混淆 | 已发布 |
| 28 | 【WorkBuddy专栏28】WorkBuddy 网页抓取完全实战——从翻车到行云流水 | 已发布 |
| 29 | 【WorkBuddy专栏29】一个专家不够用——WorkBuddy专家团协作机制深度拆解 | 已发布 |
| 30 | 【WorkBuddy专栏30】AI钱包来了——绑定流程、美团场景与使用方法完全指南 | 已发布 |
| 31 | 【WorkBuddy专栏31】AI接入支付的真意义与真缺陷——WorkBuddy支付功能深度评析 | 已发布 |
| 32 | 【WorkBuddy专栏32】从「分文件夹」到「组队打仗」——WorkBuddy v5.0 项目模式深度拆解 | 已发布 |
| 33 | 【WorkBuddy专栏33】工作空间,最大的WorkBuddy技巧——任务隔离、记忆分区与多项目管理实战 | 已发布 |
| 34 | 【WorkBuddy专栏34】WB记忆能力深度解析——SOUL、USER、MEMORY的加载时机与工作机制 | 已发布 |
| 35 | 【WorkBuddy专栏35】从「聊天搭子」到「全栈工程师」——WorkBuddy编程能力深度实测 | 已发布 |
| 36 | 【WorkBuddy专栏36】从踩坑到上线——WorkBuddy代码开发避坑指南与部署完全手册 | 已发布 |
| 37 | 【WorkBuddy专栏37】项目功能 Reality Check——理想很丰满,现实很骨感 | 已发布 |
| 38 | 【WorkBuddy专栏38】让AI帮你配环境——WorkBuddy编程环境配置完全指南 | 已发布 |
| 39 | 【WorkBuddy专栏39】零基础也能做小程序——WorkBuddy微信小程序开发完全指南 | 已发布 |
| 40 | 【WorkBuddy专栏40】从「帮你干活」到「帮你创造」——WorkBuddy设计创意功能深度拆解 | 已发布 |
| 41 | 【WorkBuddy专栏41】学生党如何使用WorkBuddy——调研写作笔记知识库一站式解决方案 | 已发布 |
| 42 | 【WorkBuddy专栏42】初学编程用AI助手是捷径还是陷阱——正确使用方法的深度解析 | 已发布 |
| 43 | 【WorkBuddy专栏43】如何利用WorkBuddy开发一个PC网站(上)——环境选型、设计编码到部署上线 | 已发布 |
| 44 | 【WorkBuddy专栏44】如何利用WorkBuddy开发一个PC网站(下)——移动适配、SEO优化与GEO策略 | 已发布 |
| 45 | 【WorkBuddy专栏45】用WB做UI设计(上)——从想法到设计稿,AI帮你搞定「设计阶段」 | 已发布 |
| 46 | 【WorkBuddy专栏46】用WB做UI设计(下)——一套设计规范,小程序和PC网站两端通用 | 已发布 |
| 47 | 【WorkBuddy专栏47】学生党用WorkBuddy做开发学习——多语言速成与练习结合实战 | 已发布 |
| 48 | 【WorkBuddy专栏48】学生党用WorkBuddy做基础科目作业——提高成绩的正确姿势 | 已发布 |
| 49 | 【WorkBuddy专栏49】WB+CODEBUDDY代码开发配合指南——什么时候用哪个?怎么配合效率最高? | 已发布 |
| 50 | 【WorkBuddy专栏50】代码开发技术体系深度分析——前端、后端、全栈、移动端、数据工程,WB和CODEBUDDY谁更擅长? | 已发布 |
| 51 | 【WorkBuddy专栏51】Codex与WorkBuddy的底层基因——两条完全不同的AI智能体路线(上) | 已发布 |
| 52 | 【WorkBuddy专栏52】Codex与WorkBuddy在中国大陆的发展——生态适配、用户争夺与未来走向(下) | 已发布 |
| 53 | 【WorkBuddy专栏53】我的WB为什么变聪明了——SOUL与USER配置管理实战(上) | 已发布 |
| 54 | 【WorkBuddy专栏54】我的WB为什么变聪明了——定期清理与MEMORY管理艺术(下) | 已发布 |
| 55 | 【WorkBuddy专栏55】哪怕WB崩了也不怕——配置文件备份与灾难恢复完全指南 | 已发布 |
| 56 | 【WorkBuddy专栏56】WorkBuddy 7月「连环炮」更新——人机双写、项目重构、长期记忆等10+新特性一次说透 | 已发布 |
| 57 | 【WorkBuddy专栏57】你的左侧空间不是「日任务清单」——工作空间才是 WB 变聪明的核心秘密 | 已发布 |
| 58 | 【WorkBuddy专栏58】腾讯为什么要「自己打自己」——7款AI智能体产品全景对比与「赛马」逻辑深度拆解 | 已发布 |
| 59 | 【WorkBuddy专栏59】你的下一款办公智能体,选腾讯还是阿里——WorkBuddy/CodeBuddy vs 通义灵码 Qoder/QoderWork 全维度对比 | 本文 |
| – | 终结篇,大勇学长感谢各位读者! | 已发布 |